【技术实现步骤摘要】
本公开涉及人工智能，尤其涉及智能检索、大数据和深度学习。
技术介绍
1、随着互联网技术的快速发展，用户可以通过智能手机等终端设备快速地浏览新闻等资源信息，也可以基于需求在终端设备中输入文本等搜索信息，终端设备可以基于搜索信息来进行资源检索，以提供与用户的检索需求相匹配的资源，提升用户的信息获取效率。
技术实现思路
1、本公开提供了一种资源检索方法、训练方法、装置、电子设备、存储介质及程序产品。
2、根据本公开的一方面，提供了一种资源检索方法，包括：响应于接收到搜索信息，对搜索信息进行语义相关性检测和交互属性检测，得到语义相关性特征和交互属性特征，其中，语义相关性特征表征搜索信息与预设搜索信息库中的预设搜索信息之间的语义相关性，交互属性特征表征搜索信息与检索交互操作之间的相关性；根据语义相关性特征和交互属性特征，从预设搜索信息库中确定与搜索信息相对应的关联搜索信息；以及根据关联搜索信息进行资源检索，得到目标资源。
3、根据本公开的另一方面，提供了一种深度学习模型的训练方法，包括：获取训练样本，训练样本包括样本搜索信息、样本预设搜索信息和样本标签，样本标签包括语义相关性标签和交互属性标签，语义相关性标签表征样本搜索信息和样本预设搜索信息之间的语义相关性的，交互属性标签表征样本交互搜索信息、样本预设搜索信息与历史检索交互操作之间的相关性；将样本搜索信息和样本预设搜索信息输入初始深度学习模型，输出样本语义相关性特征和样本交互属性特征；以及根据样本语义相关性特征、样本
4、根据本公开的另一方面，提供了一种资源检索装置，包括：检测模块，用于响应于接收到搜索信息，对搜索信息进行语义相关性检测和交互属性检测，得到语义相关性特征和交互属性特征，其中，语义相关性特征表征搜索信息与预设搜索信息库中的预设搜索信息之间的语义相关性，交互属性特征表征搜索信息与检索交互操作之间的相关性；关联搜索信息确定模块，用于根据语义相关性特征和交互属性特征，从预设搜索信息库中确定与搜索信息相对应的关联搜索信息；以及资源检索模块，用于根据关联搜索信息进行资源检索，得到目标资源。
5、根据本公开的另一方面，提供了一种深度学习模型的训练装置，包括：训练样本获取模块，用于获取训练样本，训练样本包括样本搜索信息、样本预设搜索信息和样本标签，样本标签包括语义相关性标签和交互属性标签，语义相关性标签表征样本搜索信息和样本预设搜索信息之间的语义相关性的，交互属性标签表征样本交互搜索信息、样本预设搜索信息与历史检索交互操作之间的相关性；特征获得模块，用于将样本搜索信息和样本预设搜索信息输入初始深度学习模型，输出样本语义相关性特征和样本交互属性特征；以及训练模块，用于根据样本语义相关性特征、样本交互属性特征、语义相关性标签和交互属性标签训练初始深度学习模型，得到训练后的深度学习模型。
6、根据本公开的另一方面，提供了一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行根据本公开实施例提供的方法。
7、根据本公开的另一方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，所述计算机指令用于使所述计算机执行根据本公开实施例提供的方法。
8、根据本公开的另一方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时实现根据本公开实施例提供的方法。
9、应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种资源检索方法，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据所述语义相关性特征和所述交互属性特征，从所述预设搜索信息库中确定与所述搜索信息相对应的关联搜索信息包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述根据所述搜索信息节点在搜索信息拓扑图中进行近邻检索，得到关联搜索信息节点包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其中，所述搜索信息拓扑图是利用如下方式构建的：
5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述预设搜索信息包括多个；
6.根据权利要求1所述的方法，其中，所述对所述搜索信息进行语义相关性检测和交互属性检测，得到语义相关性特征和交互属性特征包括：
7.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据所述关联搜索信息进行资源检索，得到目标资源包括：
8.根据权利要求7所述的方法，其中，所述关联搜索信息包括多个，多个所述关联搜索信息与同一个所述目标资源索引相关联；
9.根据权利要求8所述的方法，其中，所述目标资源与所述关联搜索信息相对应，多个所述目标资源基于多个所述关联搜索信息各自
10.一种深度学习模型的训练方法，包括：
11.根据权利要求10所述的方法，其中，所述初始深度学习模型包括语义特征提取层、语义相关性检测层和交互属性检测层；
12.根据权利要求10所述的方法，还包括：
13.根据权利要求10所述的方法，其中，根据所述样本语义相关性特征、所述样本交互属性特征、所述语义相关性标签和所述交互属性标签训练所述初始深度学习模型包括：
14.一种资源检索装置，包括：
15.根据权利要求14所述的装置，其中，所述关联搜索信息确定模块包括：
16.根据权利要求15所述的装置，其中，所述关联搜索信息节点获得子模块包括：
17.根据权利要求15所述的装置，其中，所述搜索信息拓扑图是利用如下方式构建的：
18.根据权利要求17所述的装置，其中，所述预设搜索信息包括多个；
19.根据权利要求14所述的装置，其中，所述检测模块包括：
20.根据权利要求14所述的装置，其中，所述资源检索模块包括：
21.根据权利要求20所述的装置，其中，所述关联搜索信息包括多个，多个所述关联搜索信息与同一个所述目标资源索引相关联；
22.根据权利要求21所述的装置，其中，所述目标资源与所述关联搜索信息相对应，多个所述目标资源基于多个所述关联搜索信息各自对应的召回顺序属性排列；
23.一种深度学习模型的训练装置，包括：
24.根据权利要求23所述的装置，其中，所述初始深度学习模型包括语义特征提取层、语义相关性检测层和交互属性检测层；
25.根据权利要求23所述的装置，还包括：
26.根据权利要求23所述的装置，其中，所述训练模块包括：
27.一种电子设备，包括：
28.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，所述计算机指令用于使所述计算机执行根据权利要求1至13中任一项所述的方法。
29.一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时实现根据权利要求1至13中任一项所述的方法。
...【技术特征摘要】
1.一种资源检索方法，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据所述语义相关性特征和所述交互属性特征，从所述预设搜索信息库中确定与所述搜索信息相对应的关联搜索信息包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述根据所述搜索信息节点在搜索信息拓扑图中进行近邻检索，得到关联搜索信息节点包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其中，所述搜索信息拓扑图是利用如下方式构建的：
5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述预设搜索信息包括多个；
6.根据权利要求1所述的方法，其中，所述对所述搜索信息进行语义相关性检测和交互属性检测，得到语义相关性特征和交互属性特征包括：
7.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据所述关联搜索信息进行资源检索，得到目标资源包括：
8.根据权利要求7所述的方法，其中，所述关联搜索信息包括多个，多个所述关联搜索信息与同一个所述目标资源索引相关联；
9.根据权利要求8所述的方法，其中，所述目标资源与所述关联搜索信息相对应，多个所述目标资源基于多个所述关联搜索信息各自对应的召回顺序属性排列；
10.一种深度学习模型的训练方法，包括：
11.根据权利要求10所述的方法，其中，所述初始深度学习模型包括语义特征提取层、语义相关性检测层和交互属性检测层；
12.根据权利要求10所述的方法，还包括：
13.根据权利要求10所述的方法，其中，根据所述样本语义相关性特征、所述样本交互属性特征、所述语义相关性标签和所述交互属性标签训练所述初始深度学习模型包括：
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【专利技术属性】
技术研发人员：冯朝兵，林坤海，汪洋，黄飞，贺登武，孙琳，史须勇，邢越，
申请(专利权)人：百度在线网络技术北京有限公司，
类型：发明
国别省市：
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